高速轨道超声成像伤损检测及其参数学习方法

来源：计算机集成制造系统杂志2021年第3期北京时间：

作者：吴福培,魏亚辉,李庆华,郭家华,张定成,郑燕峰

单位：1.汕头大学智能制造技术教育部重点实验室2.广东汕头超声电子股份有限公司超声仪器分公司

摘要：针对高速轨道伤损检测问题,提出一种基于0°、37°、70°超声探头探伤的检测方法。该方法基于B型图像显示分析了各伤损的颜色、面积、倾斜角度、长度、质心坐标等特征,并根据其伤损特征的内在逻辑关系设计了检测算法。此外,由于超声成像过程受多种不确定因素的影响,同类伤损的图像特征常出现较大差异而影响检测准确率,为了提高算法检测的准确率,提出一种参数学习方法,该方法可实时调整检测参数的阈值。首先,基于建立的检测算法模型提取伤损判定过程的检测参数;其次,结合伤损的关键检测参数,以相同特征约束下的同区域轮廓其类别特征间隔最大化为准则,基于支持向量机建立了一种检测和学习相结合的学习模型,并基于该模型对参数阈值进行优化调整。实验结果分析表明,采用所提方法,其轨道伤损检测准确率可达97.5%;并对初检中检测率较低的伤损进行学习再检测,其准确率得到了明显提高,从而验证了所提方法的有效性。

关键词：超声成像,高速轨道,伤损检测,参数学习,决策模型

基金资助：广东省科技计划资助项目(190805145540361);广东省普通高校重点领域专项资助项目(2020ZDZX2005);广东省自然科学基金资助项目(2018A0303130188)。